Meski Mendukung Produktivitas, Ini 5 Penyebab Kecerdasan Buatan Tak Berjalan dengan Baik di Lingkungan Kantor

Ilmu mengenai data dan analisa data memiliki fungsi yang lebih luas daripada hanya sekadar sebagai cabang keilmuan. Kedua ilmu tersebut juga bisa dimanfaatkan untuk menunjang kinerja sebuah organisasi.

Terdapat banyak alasan yang melatarbelakangi kondisi dan permasalahan ini. Hal ini membuat SAS memprakarsai penelitan atas 277 manajer dan peneliti data yang menunjukkan bahwa kurang lebih dua pertiga responden yang puas atas hasil dari proyek analisa yang mereka kerjakan.

Terdapat hambatan besar untuk memaksimalkan pemanfaatan AI/Foto: Pexels/LJ

Sementara itu, sebagian responden lainnya mengekspresikan bahwa masih ada hambatan besar yang membuat sulitnya mengaplikasikan sistem berbasis data di lingkungan organisasi saat ini. Dilansir dari Forbes, berikut penyebab utamanya.

Politik dalam Perusahaan

Pertentangan dan perbedaan kepentingan politik dalam memperebutkan kekuasaan di internal perusahaan, menjadi penyebab utama yang melatarbelakangi terhambatnya pemanfaatan data secara maksimal. Hal itu diungkapkan oleh 46% individu dari total jumlah responden yang diteliti oleh SAS.

Politik dalam perusahaan ini memengaruhi manajemen serta kurangnya dukungan finansial atas berbagai proyek yang sedang dikerjakan, termasuk proyek manajemen dan analisa untuk pemanfaatan data.

Data yang Bias

Data yang bias membuat teknologi berbasis AI susah dikembangkan/Foto: Pexels/Rahul Pandit

Penelitian yang digawangi oleh SAS juga menemukan fakta yang diungkapkan oleh 43% responden bahwa perusahaan tempat mereka bernaung tidak melakukan tinjauan khusus untuk memastikan bahwa data yang mereka proses dan analisa bebas dari bias dan diskriminasi.

Hasil yang Tidak Digunakan oleh Eksekutif

Alasan ini diungkapkan oleh 42% responden dari penelitian yang dilakukan oleh SAS. Para ahli yang menangani dan mengembangkan data serta kecerdasan buatan tersebut kerap merasakan keengganan dari para eksekutif dalam praktik pemanfaatan data tersebut.

Kesulitan Menjelaskan Data kepada Orang Lain

Fakta bahwa menjelaskan data kepada orang lain menjadi tantangan yang membuat organisasi kesulitan memanfaatkan data dan peralatan berbasis kecerdasan buatan terbilang cukup unik dan tidak terduga. Namun, nyatanya hal ini diungkapkan oleh 35% atau sepertiga responden.

Kurangnya Ahli Data dalam Organisasi

Kekurangan ahli data juga menghambat pengembangan peralatan berbasis AI dalam organisasi/Foto: Pexels/Kampus Production

Fakta lain yang diungkapkan oleh 34% responden ini pun ikut melengkapi daftar penyebab terhambatnya pengolahan data dan pemanfaatan peralatan berbasis kecerdasan buatan.

Oleh karena itu, peneliti SAS merekomendasikan kepada organisasi agar berusaha menyediakan peran aktif bagi para peneliti dan manajer data di dalam organisasi tersebut.

***

Ingin jadi salah satu pembaca yang bisa ikutan beragam event seru di Beautynesia? Yuk, gabung ke komunitas pembaca Beautynesia, B-Nation. Caranya DAFTAR DI SINI!